Dynamic measure of development

The article presents a possible using of the author's method – normalisation with respect to the pattern – in the construction of synthetic measure. When a stimulant (destimulant) is normalized, for each object the share of its distances from the maximum (minimum) in the total distance from the maximum (minimum) of all objects is determined. Such transformation meets the requirements of normalisation - deprives variables their units and unifies their ranges. Normalisation with respect to the pattern has properties suggested in the literature - preserves skewness, kurtosis and the Pearson correlation coefficients. Moreover, although the current data are the sole data used to convert variables, normalized diagnostic variables are comparable across time. This feature gives an advantage of pattern normalisation over other methods in dynamic analysis of complex phenomena. The article uses normalisation with respect to the pattern in construction of Hellwig’s measure of development, in which Euclidean distances from an abstract ideal point are calculated. Since normalized diagnostic variables become destimulants with the minimum value equals 0, the ideal point used to construct a synthetic measure is constant over time. So, the values of modified measures are comparable both across objects and time. One can compare the positions of objects in the rankings as well as the values of the measures themselves (calculate the increments of values, descriptive characteristics, etc.)

Normalisation with respect to pattern

The article presents a new normalisation method of diagnostic variables - normalisation with respect to the pattern. The normalisation preserves some important descriptive characteristics of variables: skewness, kurtosis and the Pearson correlation coeffcients. It is particularly useful in dynamical analysis, when we work with the whole population of objects not a sample, for example in regional studies. After proposed transformation variables are comparable not only between themselves but also across time. Then we can use them, for example, to construct composite variables

Pattern normalizaion – a new tool for dynamic comparisons

Preprint artykułu, który ukazał się w czasopiśmie: Statistika : statistics and economy journal Vol. 99 no. 2.The article presents a new method of normalization - normalization with respect to pattern (or pattern normalization in short). It has properties expected for this type of transformation: preserves skewness, kurtosis and the Pearson correlation coefficients. Although pattern normalization uses only observations from the current unit of time, it can be used in dynamic research. An additional advantage of new normalization is the ability to reflect different analysis environments. The effects of pattern normalization are illustrated by an empirical example. Indicators monitoring the implementation of the Europe 2020 Strategy are used. Normalizations are carried out for two reference groups: the entire EU and countries that joined the EU in 2004. The results for two years are compared. The example of Poland shows that the “dynamic image” of the country is affected by the use of pattern normalization itself as well as by the choice of the environment. In this context pattern normalization is similar to dynamic standardization, and different than dynamic scaling

THE DEVELOPMENT OF AGRICULTURE IN POLAND IN THE YEARS 2004-2011 – THE TAXONOMIC AND ECONOMETRIC ANALYSES

The aim of the paper was to assess the regional differentiation of the level of agriculture and its changes over time. Based on the synthetic measure of development the rankings of regions (provinces) were created. The objects were also classified and divided into groups of a similar level of agriculture. In addition, in order to identify the long-term tendency in this sector of economy, the process of β-convergence of the level of agriculture has been studied. For the verification of hypotheses dynamic panel models were applied. All computations were performed in the Gretl, based on CSO data.Celem artykułu była ocena regionalnego zróżnicowania poziomu rolnictwa oraz jego zmian w czasie. Dla kolejnych okresów badania ustalono rankingi województw oraz dokonano ich klasyfikacji. Ponadto badano proces β-konwergencji poziomu rozwoju rolnictwa. Weryfikacja hipotezy o zachodzeniu konwergencji absolutnej pozwoliła na identyfikację długoterminowych tendencji w tym dziale gospodarki. W oparciu o analizę konwergencji warunkowej wskazano główne determinanty rozwoju. Do weryfikacji postawionych hipotez wykorzystano dynamiczne modele panelowe. Obliczenia przeprowadzono w programie GRETL

THE CONVERGENCE OF THE ECONOMIC SIZE OF FARMS IN POLAND – THE ECONOMETRIC ANALYSIS

The research discussed in the article concerned the level of development of agriculture in Poland. The main aim of the study was to verify the hypothesis of convergence of the economic size of farms. The analysis confirmed the existence of beta-convergence, however, showed no occurrence of sigma-convergence and gamma-convergence. Based on the results of the analysis of marginal vertical beta-convergence, Poland was divided into two clubs with different paths of development. In one of them the process of convergence was confirmed, but in the second one the phenomenon of divergence was revealed.Badanie opisane w artykule dotyczyło upodabniania się poziomu rozwoju rolnictwa w Polsce, którego miernikiem była wielkość ekonomiczna przeciętnego w województwie gospodarstwa rolnego. Głównym jego celem była weryfikacja hipotezy o zachodzeniu konwergencji wielkości ekonomicznej gospodarstw. Przeprowadzona analiza potwierdziła zjawisko konwergencji typu beta, jednak nie wykazano zachodzenia konwergencji typu sigma ani gamma. Na podstawie wyników analizy krańcowej konwergencji typu beta, podzielono Polskę na dwa kluby o odmiennych ścieżkach rozwoju. W jednym stwierdzono zjawisko konwergencji, w drugim dywergencji

Implementation of Europe 2020 Strategy : the taxonomic analysis

The article concerns the implementation of the Europe 2020 Strategy. The main aim was to analyse the spatial diversity of countries in terms of the degree of implementation of the strategy and the progress that countries have made in this regard. An attempt was made to assess the relative developmental disparities between countries. The methods of multivariate statistical analysis were applied. To assess the degree of implementation of the strategy a dynamic version of Hellwig’s synthetic variable method was used. The analysis of the disparities between countries was made with a dynamic measure of the relative taxonomy, proposed by Wydymus. The scientific aim was to evaluate the progress made by countries in implementing the objectives of the strategy and the relative developmental disparities between Member States with particular attention to the countries that joined the EU in 2004. The study confirmed the strong differentiation of EU Member States. The majority of countries that joined the Community in 2004, has made significant progress and reduced the disparities compared to others. The countries, political leaders of EU (Germany, France, Great Britain, and Italy) have achieved rather disappointing results. Most of the countries made significant progress in achieving specific objectives such as increasing investment in R & D, reducing greenhouse gas emissions, increase the use of renewable energy and reducing the number of young people do not continue education. The biggest problem remains the fight against poverty and social exclusion. The evaluation of the progress made by individual EU members can not only help to identify good practices, but also to prevent making the same mistakes. The results of the study can be used by the European Commission as well as the institutions and authorities of the different countries of the Community to evaluate the progress made and to take appropriate actions

Space-Time Modelling of the Unemployment Rate in Polish Poviats

The purpose of the article is to model the unemployment rate in Poland in its spatial and time dimensions. The spatial lag models with the neighbourhood matrix based on the common border of poviats were used in the study. The analysis of the changes over time of the parameters in the space  models gave a foundation to apply the space-time model with the parameters linear dependent on time. Such an approach enabled us to work out models with good statistical properties and with a possibility of providing a correct economic interpretation of the parameters.Celem artykułu jest modelowanie stopy bezrobocia w ujęciu przestrzennym i przestrzenno-czasowym. Dane wykorzystane w badaniach empirycznych dotyczyły powiatów Polski w latach 2004-2009. Wykorzystano modele o charakterze regresyjno-autoregresyjnym z macierzą sąsiedztwa opartą na zasadzie wspólnej granicy powiatów. Analiza zmian w czasie parametrów modeli przestrzennych dała podstawy do zastosowania modeli czasowoprzestrzennych z parametrami liniowo zależnymi od czasu. Podejście takie pozwoliło na otrzymanie modeli o dobrych własnościach statystycznych oraz charakteryzujących się poprawną ekonomiczną interpretowalnością parametrów.

Analiza stopy bezrobocia w Polsce w ujęciu przestrzenno-czasowym

W obszarze zainteresowań artykułu leży modelowanie procesów ekonomicznych, charakteryzujących się zależnościami przestrzennymi. Jednym z takich procesów jest stopa bezrobocia świadcząca o poziomie rozwoju społeczno-ekonomicznego regionów. Przestrzenny opis bezrobocia, jako jednego z ważniejszych negatywnych zjawisk społeczno-ekonomicznych, jest istotnym zadaniem ekonometrii przestrzennej. W ramach modelowania procesów ekonomicznych przedstawiono dwa podejścia badawcze, przestrzenne oraz przestrzenno-czasowe. Cel artykułu stanowi przestrzenna analiza stopy bezrobocia w Polsce w układzie powiatów. Wykonana analiza dotyczyła okresu 2004-2009. W związku z postawionym celem wykorzystano ekonometryczne modele przestrzenne oraz przestrzenno-czasowe. Do pomiaru siły i kierunku zależności przestrzennych wybrano macierz sąsiedztwa opartą na zasadzie wspólnej granicy powiatów. Zarówno w podejściu przestrzennym, jak i przestrzenno-czasowym główne tendencje zmienności stopy bezrobocia opisano przestrzennym trendem liniowym. Za zmienne objaśniające estymowanych modeli przyjęto wielkość nakładów inwestycyjnych przedsiębiorstw oraz liczbę podmiotów gospodarki narodowej, w obydwu przypadkach przypadające na mieszkańca. W wyniku przeprowadzonej analizy stopy bezrobocia uzyskano modele o dobrych własnościach statystycznych, charakteryzujące się poprawną ekonomiczną interpretowalnością parametrów